Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: 1
|
|
|
- Lanny Widya Agusalim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 LAMPIRAN
2 24 Lampiran 1 Penyelesaian Contoh 1 dengan Preemptive Goal Programming (Prioritas Pertama) MODEL: 1]Min = 8*x1+11*x2+10*x3+12*x4; 2]x1+x2+x3+x4=300; 3]x1<=125; 4]x2<=100; 5]x3<=150; 6]x4<=120; 7]x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0; END Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: 1 Variable Value Reduced Cost X X X X Lampiran 2 Penyelesaian Contoh 1 dengan Preemptive Goal Programming (Prioritas kedua) MODEL: 1]Max = x1/5+x2/4; 2]x1+x2+x3+x4=300; 3]x1<=125; 4]x2<=100; 5]x3<=150; 6]x4<=120; 7]8*x1+11*x2+10*x3+12*x4<=2775; 8]x1>=0;x2>=0;x3>=0;x4>=0; END Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: E-13 Total solver iterations: 2 Variable Value Reduced Cost X X X X Lampiran 3 Persamaan Garis Melalui Dua Titik Jika diketahui sebuah garis melalui dua buah titik misalnya A(g k p k, 0) dan B(g k, 1), maka dapat ditentukan persamaan garis tersebut dengan cara sebagai berikut: μ Z k X 0 = Z k X g k p k 1 0 g k g k p k μ Z k X = Z k X g k p k p k Jika diketahui sebuah garis melalui dua buah titik misalnya A(g k, 1) dan B(g k + p k, 0), maka dapat ditentukan persamaan garis tersebut dengan cara sebagai berikut:
3 25 μ Z k X = Z k X g k g k + p k g k μ Z k X = Z k X + g k p k + 1 μ Z k X = (g k + p k ) Z k X p k Lampiran 4 Penyelesaian Contoh 2 dengan Fuzzy Goal Programming MODEL: 1]Min = a+c+e+g; 2]( *x1-11*x2-10*x3-12*x4)/20+a-b=1; 3](x1/5+x2/ )/16+c-d=1; 4](x1+x2+x3+x )/50+e-f=1; 5]( x1-x2-x3-x4)/25+g-h=1; 6]x1<=125; 7]x2<=100; 8]x3<=150; 9]x4<=120; 10]x1>=0; 11]x2>=0; 12]x3>=0; 13]x4>=0; 14]a>=0;b>=0;c>=0;d>=0; 15]e>0;f>=0;g>=0;h>=0; 16]a*b=0;c*d=0;e*f=0;g*h=0; END Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: E-14 Extended solver steps: 1 Total solver iterations: 68 Variable Value Reduced Cost A C E G X X X X B D F H Lampiran 5 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Preemptive Goal Programming (Prioritas Pertama: Fungsi Objektif Aset Berisiko) MODEL: 1]Min = x5/250 +x6/250 +x7/250; 2]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7 = ; 3]x *x *x *x4 >=139750; 4]x1>=26500; 5]x2>= ; 6]x3>= ;
4 26 7]x4>= ; 8]x5>= ; 9]x6>= ; 10]x7>= ; 11]x7>=140100; END Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: 4 Variable Value Reduced Cost X X X X X X X Lampiran 6 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Preemptive Goal Programming (Prioritas Kedua: Fungsi Objektif Profit) MODEL: 1]Max = 0.040*x *x *x *x *x *x7; 2]x5/250 +x6/250 +x7/250<=700.5; 3]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7 = ; 4]x *x *x *x4 >=139750; 5]x1>=26500; 6]x2>= ; 7]x3>= ; 8]x4>= ; 9]x5>= ; 10]x6>= ; 11]x7>= ; 12]x7>=140100; END Global optimal solution found. Objective value: Infeasibilities: Total solver iterations: 1 Variable Value Reduced Cost X X X X X X X Lampiran 7 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Preemptive Goal Programming (Prioritas Ketiga: Fungsi Objektif Kecukupan Modal) MODEL: 1]Min = 0.01*x2/ *x3/ *x4/250 2]+0.170*x5/ *x6/ *x7/250; 3]x5/250 +x6/250 +x7/250<=700.5;
5 27 4]0.040*x *x *x *x *x *x7>= ; 5]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7 = ; 6]x *x *x *x4 >=139750; 7]x1>=26500; 8]x2>= ; 9]x3>= ; 10]x4>= ; 11]x5>= ; 12]x6>= ; 13]x7>= ; 14]x7>=140100; END No feasible solution found. Infeasibilities: E-02 Total solver iterations: 14 Variable Value Reduced Cost X X X X X X X Lampiran 8 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Metode Goal Programming (Kasus 1: g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118) MODEL: 1]Min = b +c +f; 2]x5/250+x6/250+x7/250+a-b=700; 3]0.04*x *x *x *x *x *x7+c-d=28100; 4]0.01*x2/ *x3/ *x4/ *x5/250 5]+0.190*x6/ *x7/250+e-f=118; 6]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7 = ; 7]x *x *x *x4 >=139750; 8]x1>=26500; 9]x2>= ; 10]x3>= ; 11]x4>= ; 12]x5>= ; 13]x6>= ; 14]x7>= ; 15]x7>=140100; 16]a>=0;b>=0;c>=0;d>=0;e>=0;f>=0; 17]a*b=0;c*d=0;e*f=0; END Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: E-11 Extended solver steps: 1 Total solver iterations: 78 Variable Value Reduced Cost B C
6 28 F X X X A X X X D E X Lampiran 9 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Metode Goal Programming (Kasus 2: g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 80) MODEL: 1]Min = b +c +f; 2]x5/250+x6/250+x7/250+a-b=700; 3]0.04*x *x *x *x *x *x7+c-d=28100; 4]0.01*x2/ *x3/ *x4/ *x5/250 5]+0.190*x6/ *x7/250+e-f=80; 6]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7 = ; 7]x *x *x *x4 >=139750; 8]x1>=26500; 9]x2>= ; 10]x3>= ; 11]x4>= ; 12]x5>= ; 13]x6>= ; 14]x7>= ; 15]x7>=140100; 16]a>=0;b>=0;c>=0;d>=0;e>=0;f>=0; 17]a*b=0;c*d=0;e*f=0; END Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: E-10 Extended solver steps: 1 Total solver iterations: 68 Variable Value Reduced Cost B C F X X X A X X X D E X
7 29 Lampiran 10 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai p 1 Selalu Berubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 700r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1; p 2 = ; p 3 = ; q 11 = ; q 12 = ; q 2 = Tabel 2 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai p 1 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risk profit modal
8 30 Tabel 3 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai p 1 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risk profit modal
9 31 Lampiran 11 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai p 2 Selalu Berubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 105; p 2 = 28100r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1; p 3 = ; q 11 = ; q 12 = ; q 2 = Tabel 4 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai p 2 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
10 32 Tabel 5 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi p 2 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
11 33 Lampiran 12 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai p 3 Selalu Beruubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 105; p 2 = 1405; p 3 = 118r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1; q 11 = ; q 12 = ; q 2 = Tabel 6 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi p 3 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
12 34 Tabel 7 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi p 3 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
13 35 Lampiran 13 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai q 11 Selalu Berubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 105; p 2 = 1405; p 3 = ; q 11 = r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1; q 12 = ; q 2 = Tabel 8 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 11 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
14 36 Tabel 9 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 11 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
15 37 Lampiran 14 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai q 12 Selalu Berubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 105; p 2 = 1405; p 3 = ; q 11 = 35025; q 12 = r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1; q 2 = Tabel 10 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 12 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
16 38 Tabel 11 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 12 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
17 39 Lampiran 15 Tabel Hasil Fuzzy Goal Programming dengan Nilai q 2 Selalu Berubah Misalkan: nilai level aspirasi g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118 dan nilai toleransi p 1 = 105; p 2 = 1405; p 3 = ; q 11 = 35025; q 12 = ; q 2 = r; r = 0.05, 0.1, 0.15,, 1. Tabel 12 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 2 berubah dari 5% sampai 50% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
18 40 Tabel 13 Hasil fuzzy goal programming dengan nilai toleransi q 2 berubah dari 55% sampai 100% 55% 60% 65% 70% 75% 80% 85% 90% 95% 100% p p p q q q x x x x x d d d d d d d FO risiko profit modal
19 41 Lampiran 16 Penyelesaian Masalah Investasi Bank AXN dengan Metode Fuzzy Goal Programming Misalkan: g 1 = 700, g 2 = 28100, g 3 = 118, p 1 = 105, p 2 = 1405, p 3 = 53.1, q 11 = 35025, q 12 = , q 2 = MODEL: 1]Min = a+b+c+d+e+f; 2]( x5/250-x6/250-x7/250)/105+a-g=1; 3](0.04*x *x3+0.07*x *x5 4]+0.12*x *x )/1405+b-h=1; 5]( *x2/ *x3/ *x4/250 6]-0.17*x5/ *x6/ *x7/250)/53.1+c-i=1; 7](x1+x2+x3+x4+x5+x6+x )/35025+d-j=1; 8]( x1-x2-x3-x4-x5-x6-x7)/ e-k=1; 9](x *x2+0.96*x3+0.9*x )/ f-l=1; 10](x5+x6+x7)/250>= ; 11](x5+x6+x7)/250<= ; 12]0.04*x *x *x *x *x *x7>= ; 13]0.04*x *x *x *x *x *x7<= ; 14](0.01*x *x *x *x *x6+0.11*x7)/250>= ; 15](0.01*x *x *x *x *x6+0.11*x7)/250<= ; 16]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7>= ; 17]x1 +x2 +x3 +x4 +x5 +x6 +x7<= ; 18]x *x2+0.96*x3+0.9*x4>= ; 19]x *x2+0.96*x3+0.9*x4<= ; 20]x1>=26500; 21]x2>= ; 22]x3>= ; 23]x4>= ; 24]x5>= ; 25]x6>= ; 26]x7>= ; 27]x7>=140100; 28]a>=0; 29]b>=0; 30]c>=0; 31]d>=0; 32]e>=0; 33]f>=0; 34]g>=0; 35]h>=0; 36]i>=0; 37]j>=0; 38]k>=0; 39]l<=1; 40]a<=1; 41]b<=1; 42]c<=1; 43]d<=1; 44]e<=1; 45]f>=0; 46]g<=1; 47]h<=1; 48]i<=1; 49]j<=1; 50]k<=1; 51]l<=1; 52]a*g=0; 53]b*h=0; 54]c*i=0;
20 42 55]d*j=0; 56]e*k=0; 57]f*l=0; END Global optimal solution found. Objective value: Objective bound: Infeasibilities: E-14 Extended solver steps: 1 Total solver iterations: 107 Variable Value Reduced Cost A E B C E D E E F X X X G X X X H I X J K E L
Lampiran 1 Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh
LAMPIRAN 26 27 Lampiran 1 Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch-and-Bound beserta Hasil yang Diperoleh 1) LP-relaksasi masalah (6) Max z = 3x1+ 5x2
Lampiran 1. Syntax Program LINGO 11.0 untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch and Bound beserta Hasil yang Diperoleh
2 LAMPIRAN 22 Lampiran Syntax Program LINGO. untuk Menyelesaikan Masalah Pemrograman Linear dengan Metode Branch and Bound beserta Hasil yang Diperoleh ) PLrelaksasi dari ILP (8) Maksimumkan z = 6x + x2
PENYELESAIAN PERMAINAN SUDOKU, CHALLENGER PUZZLE, DAN N-QUEENS PROBLEM MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING ALI VIKRI
PENYELESAIAN PERMAINAN SUDOKU, CHALLENGER PUZZLE, DAN N-QUEENS PROBLEM MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING ALI VIKRI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Berdasarkan penelitian, biaya operasi gudang diestimasikan sebesar 15% - 70 % dari total biaya manufaktur. Tompkins, et al., 1996
2 1 Berdasarkan penelitian, biaya operasi gudang diestimasikan sebesar 15% - 70 % dari total biaya manufaktur Tompkins, et al., 1996 Optimasi Tata Letak Semi Dinamis Raw Material Fast Moving Pada Gudang
PENJADWALAN PERAWAT RS CIPTO MANGUNKUSUMO LANTAI 4 ZONA A MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING IRMA FATMAWATI
PENJADWALAN PERAWAT RS CIPTO MANGUNKUSUMO LANTAI 4 ZONA A MENGGUNAKAN METODE GOAL PROGRAMMING IRMA FATMAWATI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
LAMPIRAN I Bahasa Program Turbo Pascal Bahasa Program Perhitungan Koefisien Transfer bulan Februari Program Turunan; Uses Wincrt; Type int = array
71 LAMPIRAN I Bahasa Program Turbo Pascal Bahasa Program Perhitungan Koefisien Transfer bulan Februari Program Turunan; Uses Wincrt; Type int = array [1..100] of integer; pecahan = array [1..100] of real;
SOAL LATIHAN. Kerjakan soal-soal berikut ini dengan singkat dan jelas!
SOAL LATIHAN Kerjakan soal-soal berikut ini dengan singkat dan jelas! 1. Suatu perusahaan mempunyai tiga lokasi gudang yaitu F a, F b dan F c yang akan didistribusikan ke 3 kota yaitu W 1, W 2 dan W 3.
IV CONTOH KASUS DAN PEMBAHASAN
() 700 + 0 Z (X) 0 () () (4) Z X 6 6 + d d + = + d d + = a (X) 00 + 50 + d 50 d + = 00 + 5 a (X) 5 (5) 680 Z X 70 + d 4 d 4 + = (7) 50 a (X) 5 (8) x 5 x 00 x 50 x 4 0 (9) x i, d i, d i + 0; d i, d i +
PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER ACHMAD DICKY FACHRUDDIN
PENJADWALAN PERTANDINGAN SEPAK BOLA MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER ACHMAD DICKY FACHRUDDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 PERNYATAAN
Daerah fisibel untuk masalah IP di atas diberikan pada gambar berikut :
L A M P I R A N 3 4 Lampiran Contoh penyelesaian suatu LP dengan metode branch and bound Dari LP pada Contoh Misalkan diberikan integer programming berikut: Maksimumkan z = 7x + 5x () Terhadap : x + x
Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming dengan
I. Pendahuluan A. Latar Belakang (Min. 1 lembar) B. Rumusan Masalah Rumusan masalah yang ada pada modul 1 ini adalah : Bagaimana cara menyelesaikan persoalan Linier Programming and Integer Programming
Tabel 1. Soal Lapres. Benang Pewarna Harga Jual Permasalahan tersebut dimodelkan sebagai berikut : X2 = Sarung Anak
2. Soal Laporan Resmi Sebuah pabrik sarung tenun ANGGUR memproduksi 2 jenis sarung, yaitu sarung dewasa dan sarung anak. Untuk membuat sebuah sarung dewasa dibutuhkan 25 gulung benang dan 18 kaleng pewarna.
BAB III PEMBAHASAN. kali makanan utama dan tiga kali makanan antara/kudapan (snack) dengan jarak
BAB III PEMBAHASAN A. Perencanaan Menu Diet Diabetes Mellitus Diet DM di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta diberikan dengan cara tiga kali makanan utama dan tiga kali makanan antara/kudapan (snack) dengan
Lampiran 1. Hasil perhitungan skoring gabungan dengan Expert Choice
Lampiran 1. Hasil perhitungan skoring gabungan dengan Expert Choice Alternatif Skor kombinasi Terlindungnya tata air 0.27 Berkurangnya erosi tanah 0.29 Tingginya produksi pertanian 0.19 Tingginya produksi
LAMPIRAN A KUISIONER PEMBOBOTAN
91 LAMPIRAN A KUISIONER PEMBOBOTAN PENGANTAR Kuisioner berikut merupakan kuisioner metode Analytic Network Process (ANP) untuk menentukan nilai bobot indikator kinerja kunci klaster yang telah teridentifikasi
BAB II KAJIAN LITERATUR
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL HALAMAN PENGAKUAN... ii LEMBAR PENGESAHAN PEMBIMBING... iii LEMBAR PENGESAHAN PENGUJI... iv HALAMAN PERSEMBAHAN... v MOTTO... vi KATA PENGANTAR... vii ABSTRAK... ix DAFTAR ISI...
Dasar-dasar Optimasi
Dasar-dasar Optimasi Optimasi Linier Interpretasi Hasil Lindo diambil dari buku Introduction to Operations Research, Sixth Edition, Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman, McGraw-Hill, Inc., International
BAB VI Program Linear Bilangan Bulat
BAB VI Program Linear Bilangan Bulat Permasalahan program linear bilangan bulat muncul ketika kita harus memutuskan jumlah barang yang kita perlukan berbentuk bilangan bulat, seperti menentukan banyaknya
PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SEKOLAH: STUDI KASUS DI SMPIT NURUL FAJAR BOGOR MUHAMMAD IZZUDDIN
PENJADWALAN MATA PELAJARAN DI SEKOLAH: STUDI KASUS DI SMPIT NURUL FAJAR BOGOR MUHAMMAD IZZUDDIN DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2015 PERNYATAAN
vii PENGOPTIMUMAN RISIKO DAN PROFIT DALAM PERENCANAAN INVESTASI BANK DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING DAN FUZZY GOAL PROGRAMMING NURUL KHOTIMAH
vii PENGOPTIMUMAN RISIKO DAN PROFIT DALAM PERENCANAAN INVESTASI BANK DENGAN METODE GOAL PROGRAMMING DAN FUZZY GOAL PROGRAMMING NURUL KHOTIMAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
2. Metode MODI (Modified Distribution) / Faktor Pengali (Multiplier)
2. Metode MODI (Modified Distribution) / Faktor Pengali (Multiplier) Metode MODI disebut juga metode Faktor Pengali atau Multiplier. Cara iterasinya sama seperti Metode Batu Loncatan. Perbedaan utama terjadi
MODEL PENJADWALAN KEBERANGKATAN BUS DENGAN STRATEGI ALTERNATING DEADHEADING: STUDI KASUS PO RAYA RAZONO AGALL CAHYADI
MODEL PENJADWALAN KEBERANGKATAN BUS DENGAN STRATEGI ALTERNATING DEADHEADING: STUDI KASUS PO RAYA RAZONO AGALL CAHYADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI
PENGOPTIMUMAN BERBASIS DUAL MASALAH PENJADWALAN TIGA HARI KERJA DALAM SEMINGGU SECARA SIKLIS NUR HADI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
BAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Pengumpulan Data
BAB 3 PEMBAHASAN 3.1 Pengumpulan Data Pengumpulan data dilaksanakan selama 1 bulan, terhitung mulai tanggal 28 Mei 2013 sampai 28 Juni 2013, sesuai dengan izin yang diberikan oleh Kepala Cabang PT. Mega
LINDO. Lindo dapat digunakan sampai dengan 150 kendala dan 300 variabel
LINDO Pegertian: Lindo (Linear Interactive Discrete Optimize) adalah paket program siap pakai yang digunakan untuk memecahkan masalah linear, integer dan quadratic programming. Kemampuan: Lindo dapat digunakan
Formulasi dengan Lindo. Dasar-dasar Optimasi. Hasil dengan Lindo 1. Hasil dengan Lindo 2. Interpretasi Hasil. Interpretasi Hasil.
Formulasi dengan Lindo Dasar-dasar Optimasi Optimasi Linier Interpretasi Hasil Lindo diambil dari buku Introduction to Operations Research, Sixth Edition, Frederick S Hillier, Gerald J Lieberman, McGraw-Hill,
Lampiran 1: Daftar Bahan Makanan Penukar RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta
LAMPIRAN 74 Lampiran 1: Daftar Bahan Makanan Penukar RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta DAFTAR BAHAN MAKANAN PENUKAR RS PKU MUHAMMADIYAH YOGYAKARTA Daftar bahan makanan di RS PKU Muhammadiyah Yogyakarta dinyatakan
ANGGARAN LABA DAN PERAN PENTINGNYA
ANGGARAN LABA ANGGARAN LABA DAN PERAN PENTINGNYA Secara umum tujuan didirikannya setiap perusahaan adalah untuk menghasilkan laba. Untuk dapat menghasilkan laba usaha, setiap perusahaan harus memiliki
OPTIMASI CAPITAL STRUCTURE UNTUK PENINGKATAN NILAI PERUSAHAAN PADA PT. X DENGAN PENDEKATAN FUZZY GOAL PROGRAMMING
OPTIMASI CAPITAL STRUCTURE UNTUK PENINGKATAN NILAI PERUSAHAAN PADA PT. X DENGAN PENDEKATAN FUZZY GOAL PROGRAMMING AULIA RIZAL WALUYO 2510100114 Pembimbing: Dr. Ir. I Ketut Gunarta, M.T. BAB 1 PENDAHULUAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan wingko pada tahun 2016.
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Pengumpulan dan Pengolahan Data Untuk menganalisi permasalahan pengoptimalan produksi, diperlukan data dari UD. Wingko Babat Pak Moel sebagai berikut: a. Data permintaan
PANDUAN WAWANCARA PENELITIAN OPTIMASI PENGADAAN SAYURAN ORGANIK. : Optimasi Pengadaan Sayuran Organik
LAMPIRAN 98 99 Lampiran 1. Panduan Wawancara PANDUAN WAWANCARA PENELITIAN OPTIMASI PENGADAAN SAYURAN ORGANIK Nama Mahasiswa : Prestilia Ningrum NPM : 150310080098 Jurusan Hal Sumber Informasi : Agribisnis
Dualitas Dalam Model Linear Programing
Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Dualitas Dalam Model Linear Programing Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jambi KONSEP
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Analisis Model Matematika Kebutuhan air irigasi ditentukan oleh berbagai faktor seperti cara penyiapan lahan, kebutuhan air untuk tanaman, perkolasi dan rembesan, pergantian
PENJADWALAN PERAWAT KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OMNI INTERNASIONAL TANGERANG VIANEY CHRISTINE AMBARITA
PENJADWALAN PERAWAT KAMAR OPERASI MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN INTEGER: STUDI KASUS DI RUMAH SAKIT OMNI INTERNASIONAL TANGERANG VIANEY CHRISTINE AMBARITA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
TUGAS BESAR RISET OPERASI PROGRAM QM
TUGAS BESAR RISET OPERASI PROGRAM QM Dosen Pengampu : Ika Atsari Dewi, STP., MP Nama Anggota : Dian Fatmawati (115100300111021) Saundra Rosallina L. (115100300111043) Ita Winda Sari H. (115100300111063)
Layar Cetak Laporan Tunggakan per bulan. Layar Cetak Laporan Tunggakan per Periode. Gambar 32. Rancangan Layar Cetak Laporan Tunggakan per bulan
Layar Cetak Laporan Tunggakan per bulan Gambar 32. Rancangan Layar Cetak Laporan Tunggakan per bulan Layar Cetak Laporan Tunggakan per Periode Gambar 33. Rancangan Layar Cetak Laporan Tunggakan per Periode
Panduan pengguna. OLK GUI version Optimization Lil Khair. (Optimasi untuk kebaikan)
Panduan pengguna OLK GUI version 0.4.4 Optimization Lil Khair (Optimasi untuk kebaikan) Disusun oleh: Komarudin Departemen Teknik Industri Universitas Indonesia April 2012 Software ini menyediakan algoritma
PENJADWALAN PERKULIAHAN OTOMATIS. Khairunnisa Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
Volume 1 No.1 JULI 2015 PENJADWALAN PERKULIAHAN OTOMATIS Khairunnisa Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta khairunnisa@uinjkt.ac.id Abstrak Makalah ini menyajikan suatu kegiatan penjadwalan
Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.1 Juni 2010: 13-30
MENENTUKAN SOLUSI OPTIMAL PADA PEMROGRAMAN LINIER DENGAN n FUNGSI OBJEKTIF MENGGUNAKAN SOLVER METODE SIMPLEKS Dewi Anggraini dan Faisal Program Studi Matematika Universitas Lambung Mangkurat Jl. Jend.
Program Akumulasi EmasTM (GAP)
Program Akumulasi EmasTM (GAP) Program Akumulasi Emas (Gold Accumulation Program) bertujuan memudahkan orang banyak untuk membuat penyimpanan emas dengan modal minimal Rp. 300.000. Program ini didukung
PENJADWALAN OPERASI BEDAH MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING : STUDI KASUS OPTIMASI WAKTU TARGET AHLI BEDAH DI RUMAH SAKIT JAKARTA EYE CENTER
1 PENJADWALAN OPERASI BEDAH MENGGUNAKAN INTEGER PROGRAMMING : STUDI KASUS OPTIMASI WAKTU TARGET AHLI BEDAH DI RUMAH SAKIT JAKARTA EYE CENTER FENNY RISNITA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI
PENJADWALAN DISTRIBUSI BARANG MENGGUNAKAN MIXED INTEGER PROGRAMMING LAISANOPACI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan transportasi merupakan permasalahan yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari. Transportasi merupakan bentuk khusus dari program linear yang digunakan
Dualitas Dalam Model Linear Programing
Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Dualitas Dalam Model Linear Programing Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jambi KONSEP
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Bi-level Mathematical Programming (BLMP) diidentifikasi sebagai pemrograman matematika yang memecahkan masalah perencanaan desentralisasi dengan dua pengambil keputusan
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 1.1 Analisis Portofolio Pada Aktiva Berisiko (Saham dan Emas)
IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 1.1 Analisis Portofolio Pada Aktiva Berisiko (Saham dan Emas) Investor dalam membentuk portofolio diperlukan perhitungan return ekspektasi dari masing-masing aktiva untuk dimasukkan
PEMBIAYAAN INTERNET MENGGUNAKAN FUNGSI UTILITAS COBB-DOUGLASS
Prosiding Semirata 2015 bidang Teknologi Informasi dan Multi Disiplin Universitas Tanjungpura Pontianak Hal 108-116 PEMBIAYAAN INTERNET MENGGUNAKAN FUNGSI UTILITAS COBB-DOUGLASS Indrawati 1*, Fitri Maya
UNIVERSITAS MERCU BUANA PROGRAM PASKA SARJANA PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN
UNIVERSITAS MERCU BUANA PROGRAM PASKA SARJANA PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN N a m a : Suminadhono NIM : 55108110181 Mata Kuliah/SKS : Manajemen Operasi / 3 SKS 1. Jaringan toko serba ada The Biggs menyewa
MODEL MODIFIKASI IMPROVED SKEMA PEMBIAYAAN INTERNET MULTI LINK BOTTLENECK PADA JARINGAN MULTI LAYANAN (MULTI SERVICE NETWORK)
MODEL MODIFIKASI IMPROVED SKEMA PEMBIAYAAN INTERNET MULTI LINK BOTTLENECK PADA JARINGAN MULTI LAYANAN (MULTI SERVICE NETWORK) Fitri Maya Puspita 1, Irmeilyana 2, Indrawati 3, Juniwati 4, Reni Oki Sapitri
MOJAKOE MKDB. Dilarang Memperbanyak Mojakoe ini tanpa seijin. Mojakoe dapat didownload di
MOJAKOE MKDB Dilarang Memperbanyak Mojakoe ini tanpa seijin SPA FEUI Mojakoe dapat didownload di www.spa-feui.com Fb: SPA FEUI Twitter: @spafeui 1 P a g e S e m e s t e r G e n a p 2 0 1 1 / 2 0 1 2 Ujian
ANALISIS TEKNIS DAN EKONOMIS PERANCANGAN KAPAL PATROLI CEPAT BERBASIS DAERAH PERAIRAN STUDY KASUS WILAYAH ARMADA TIMUR
ANALISIS TEKNIS DAN EKONOMIS PERANCANGAN KAPAL PATROLI CEPAT BERBASIS DAERAH PERAIRAN STUDY KASUS WILAYAH ARMADA TIMUR Moch Noor Falikhin Program Studi S1 Teknik Perkapalan Institut Teknologi Sepuluh Nopember
PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN
Sidang Tesis PEMILIHAN SUPPLIER DENGAN MENGINTEGRASIKAN CLUSTER ANALYSIS, ANP DAN TOPSIS SERTA ALOKASI ORDER DENGAN BEBERAPA FUNGSI TUJUAN Disusun oleh : Ivan Angga Shodiqi NRP : 2509 203 011 Dibimbing
Pengolahan Data Merubah variabel linguistik menjadi bilangan fuzzy
Pengolahan Data Merubah variabel linguistik menjadi bilangan fuzzy Skala Linguistik Nilai Kepentingan pada ANP Bilangan fuzzy untuk fuzzy ANP Skala TFN (l, m, u) Fungsi Keanggotaan Contoh Kuesioner Sama
PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI
PERBANDINGAN ANALISIS SENSITIVITAS MENGGUNAKAN PARTISI OPTIMAL DAN BASIS OPTIMAL PADA OPTIMASI LINEAR MIRNA SARI DEWI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
LAPORAN REALISASI ANGGARAN
LAMPIRAN I.A.1 PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 8 TAHUN 2006 TANGGAL 3 APRIL 2006 ILUSTRASI FORMAT LAPORAN REALISASI ANGGARAN PEMERINTAH PUSAT LAPORAN REALISASI ANGGARAN PEMERINTAH PUSAT UNTUK
a. Menyelesaikan Masalah Penugasan dengan Algoritma Hungaria
BAB IV Penugasan dan Transshipment 1. Penugasan Masalah penugasan bermula dari penempatan para pekerja pada bidang yang tersedia agar biaya yang ditanggung pemberi tugas/perusahaan dapat diminimalkan.
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Pada prosesnya dalam pemilihan lokasi untuk membangun usaha bengkel sepeda motor, masyarakat biasanya mengalami beberapa kesulitan. Kesulitan yang
SKEMA PEMBIAYAAN INTERNET MULTI LINK YANG MELAYANI JARINGAN MULTI KELAS DENGAN KONDISI QUALITY PREMIUM YANG BERBEDA
Prosiding Semirata 2015 bidang Teknologi Informasi dan Multi Disiplin Universitas Tanjungpura Pontianak Hal 83-97 SKEMA PEMBIAYAAN INTERNET MULTI LINK YANG MELAYANI JARINGAN MULTI KELAS DENGAN KONDISI
Masalah Penugasan (Assignment Problem) Bentuk khusus metode transportasi
Masalah Penugasan (Assignment Problem) Bentuk khusus metode transportasi Introduction Kasus-kasus yang dapat diselesaikan dengan metode penugasan adalah : Penugasan beberapa karyawan untuk menyelesaikan
Matematika Bisnis (Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM.
(Linear Programming-Metode Grafik Minimisasi) Dosen Febriyanto, SE, MM. www.febriyanto79.wordpress.com - Linear Programming Linear programing (LP) adalah salah satu metode matematis yang digunakan untuk
FUZZY LINEAR PROGRAMMING DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN KURVA-S UNTUK PENILAIAN KINERJA KARYAWAN
FUZZY LINEAR PROGRAMMING DENGAN FUNGSI KEANGGOTAAN KURVA-S UNTUK PENILAIAN KINERJA KARYAWAN Astuti Irma Suryani ), Lilik Linawati 2) dan Hanna A. Parhusip 2) ) Mahasiswa Program Studi Matematika FSM UKSW
PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK
PENERAPAN FUZZY GOAL PROGRAMMING DALAM PENENTUAN INVESTASI BANK Nurul Khotimah *), Farida Hanum, Toni Bahtiar Departemen Matematia FMIPA, Institut Pertanian Bogor Jl. Meranti, Kampus IPB Darmaga, Bogor
ABSTRACT. Universitas Kristen Maranatha
ABSTRACT This study aims to find out how the feasibility of investment plans by the company Dian Jaya as one of the garment companies in Bandung in plans for a new machine t-shirt makers. Capital Budgeting
Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jambi
Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Studi Agribisnis Fakultas Pertanian Universitas Jambi Merupakan salah satu bentuk dari model jaringan kerja (network). Suatu model yang berhubungan dengan
MAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI
MAKSIMALISASI PROFIT DALAM PERENCANAAN PRODUKSI Tri Hernawati Staf Pengaar Kopertis Wilayah I Dpk Fakultas Teknik Universitas Islam Sumatera Utara Medan Abstrak Profit yang maksimal merupakan tuuan utama
fungsi keanggotaan dinyatakan sebagai berikut:
LAMPIRAN 74 Lampiran 1 Fungsi Keanggotaan Bahan Baku Beras Ketan Berikut ini merupakan fungsi keanggotaan bahan baku beras ketan 1) Misal bilangan fuzzy menyatakan bahan baku beras ketan yang dibutuhkan
PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN
PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN Oleh : Manis Oktavia 1209 100 024 Dosen Pembimbing : Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si Sidang Tugas Akhir - 2013
MASALAH PENUGASAN METODE KUANTITATIF MANAJEMEN
MASALAH PENUGASAN METODE KUANTITATIF MANAJEMEN Disusun sebagai Tugas Akhir Triwulan I Mata Kuliah Metode Kuantitatif Manajemen Disusun Oleh : TEDY SAPUTRA (P056132391.51) YUNIAR ENDAH PALUPI (P056132441.51)
Analisis Sensitifitas DALAM LINEAR PROGRAMING
Maximize or Minimize Z = f (x,y) Subject to: g (x,y) = c Analisis Sensitifitas DALAM LINEAR PROGRAMING Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH, M.Sc. Program Magister Agribisnis Universitas Jambi Suatu analisis
DECISION SUPPORT SYSTEM TOOL UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN LINEAR BERBASIS SIMPLEX DAN REVISED SIMPLEX
DECISION SUPPORT SYSTEM TOOL UNTUK PENYELESAIAN PERMASALAHAN LINEAR BERBASIS SIMPLEX DAN REVISED SIMPLEX Arya Tandy Hermawan, Gunawan, Yudhi Christian Mahono Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi
BAB III Transportasi
BAB III Transportasi 1. Metode Transportasi Metode transportasi adalah suatu metode yang digunakan untuk mengatur distribusi dari sumber-sumber yang menyediakan produk yang sama atau sejenis ke tempat
BAB IX SOLVER. Tujuan instruksional Khusus
BAB IX SOLVER Instruksi Tujuan instruksional Khusus Pokok Bahasan Pengajaran Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa akan mengetahui tentang analisa optimalisasi dengan adanya kendala sehingga solusi yang
Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase
Metode Simpleks dengan Big M dan 2 Phase Metode Simpleks Vs. Simpleks Big-M Perbedaan metode simpleks dengan metode simpleks Big-M adalah munculnya variabel artificial (variabel buatan), sedangkan metode
BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini, akan dijelaskan pembahasan yang berkaitan dengan Pendekatan Fuzzy
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini, akan dijelaskan pembahasan yang berkaitan dengan Pendekatan Fuzzy Compromise Programming untuk Views dalam Portofolio Black Litterman. Selanjutnya, akan diterapkan pada
BAB PENYELESAIAN SIKLUS AKUNTANSI
BAB PENYELESAIAN SIKLUS AKUNTANSI 1.1. NERACA LAJUR Neraca lajur atau yang biasa disebut kertas kerja (worksheet) adalah selembar kertas berkolom kolom yang digunakan untuk menghimpun semua data akuntansi
BAB I PENDAHULUAN. akan menjadi standar hasil dalam perkembangan dunia usaha itu sendiri. Dalam
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perencanaan dalam sebuah produksi merupakan salah satu hal yang harus diperhatikan dalam dunia usaha. Secara tidak langsung perencanaan produksi akan menjadi standar
Jumlah saham ABCD yang dapat dibeli
POSITION SIZING Menentukan jumlah saham yang dapat dibeli berdasarkan risiko maksimal yang terdapat dalam sebuah t Silakan diisi lebih dahulu: Max risk Persentase risiko maksimal yg dapat ditoleransi dlm
PEMROGRAMAN INTEGER DENGAN FUNGSI OBJEKTIF LINEAR SEPOTONG - SEPOTONG
PEMROGRAMAN INTEGER DENGAN FUNGSI OBJEKTIF LINEAR SEPOTONG - SEPOTONG Oleh : FEBIANA RESI SAPTA G540037 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008
Bentuk Standar. max. min
Teori Dualitas 2 Konsep Dualitas Setiap permasalahan LP mempunyai hubungan dengan permasalahan LP lain Masalah dual adalah sebuah masalah LP yang diturunkan secara matematis dari satu model LP primal 3
CONTOH STUDI KASUS ANTRIAN
CONTOH STUDI KASUS ANTRIAN ABSTRAKSI Teori Antrian merupakan teori yang menyangkut studi matematis dari antrian-antrian dan barisbaris penengguan, yang formasinya merupakn suatu fenomena biasa yang terjadi
BAB 1 PENDAHULUAN. jangka waktu yang relatif panjang dalam berbagai bidang usaha. Investasi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian Investasi merupakan penanaman modal dalam suatu kegiatan yang memiliki jangka waktu yang relatif panjang dalam berbagai bidang usaha. Investasi berkomitmen
EFEKTIFITAS METODE GOAL PROGRAMMING DAN LEXICOGRAPHIC GOALPROGRAMMING DALAM OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM
Efektifitas Metode Goal... (Rohmah Nur Istiqomah) 13 EFEKTIFITAS METODE GOAL PROGRAMMING DAN LEXICOGRAPHIC GOALPROGRAMMING DALAM OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM THE EFFECTIVENESS GOAL PROGRAMMING AND LEXICOGRAPHIC
Manajemen Operasional
Linear Programming (LP) Dosen Febriyanto, SE. MM. www.febriyanto79.wordpress.com Linear Programming Linear programing (LP) adalah salah satu metode matematis yang digunakan untuk membantu manajer dalam
BAB I PENDAHULUAN. tentunya mengiginkan keuntungan yang besar dari investasi yang mereka lakukan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Para pemain saham atau para penanam modal baik individu atau kolektif tentunya mengiginkan keuntungan yang besar dari investasi yang mereka lakukan serta
BAB IV HASIL PENELITIAN. Kabupaten Sukoharjo yaitu di SMA Negeri 1 Polokarto. SMA Negeri 1
BAB IV HASIL PENELITIAN A. Gambaran Umum Penelitian ini dilakukan di salah satu sekolah yang berada di Kabupaten Sukoharjo yaitu di SMA Negeri 1 Polokarto. SMA Negeri 1 Polokarto merupakan Sekolah Menengah
PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MEMINIMUMKAN BANYAKNYA RUANGAN REGITA FEBRIYANTI SAMANTA
PENJADWALAN MATA KULIAH DENGAN MEMINIMUMKAN BANYAKNYA RUANGAN REGITA FEBRIYANTI SAMANTA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN
BAB VI ANALISA EKONOMI
digilib.uns.ac.id 155 BAB VI ANALISA EKONOMI Pada perancangan pabrik asetaldehida ini dilakukan evaluasi atau penilaian investasi dengan maksud untuk mengetahui apakah pabrik yang dirancang menguntungkan
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan CV. Metrico Insan Mandiri dalam menentukan Pemilihan Tipe Sepeda Motor terdapat beberapa faktor yang menjadi Pemilihan. Pemilihan
OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING JENTINA ROTUA PANJAITAN
OPTIMISASI PORTOFOLIO SAHAM PERBANKAN DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING SKRIPSI JENTINA ROTUA PANJAITAN 100803049 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
MENTORING MKDB. Dilarang Memperbanyak Mentoring ini tanpa seijin SPA FEUI. Mentoring dapat didownload di
MENTORING MKDB Dilarang Memperbanyak Mentoring ini tanpa seijin SPA FEUI Mentoring dapat didownload di www.spa-feui.com Fb: SPA FEUI Twitter: @spafeui MENTORING UAS MKDB 211/212 SPA FEUI Soal 1. Sensitivity
LEMBAR AKTIVITAS SISWA DIMENSI TIGA (WAJIB)
Nama Siswa Kelas LEMBAR AKTIVITAS SISWA DIMENSI TIGA (WAJIB) 5. Diagonal Ruang adalah Ruas garis yang menghubungkan dua titik : sudut yang saling berhadapan dalam satu ruang. : Kompetensi Dasar (KURIKULUM
Integer Programming (Pemrograman Bulat)
Integer Programming (Pemrograman Bulat) Pemrograman bulat dibutuhkan ketika keputusan harus dilakukan dalam bentuk bilangan bulat (bukan pecahan yang sering terjadi bila kita gunakan metode simpleks).
BAB I PENDAHULUAN. harapan untuk memperoleh keuntungan di masa mendatang (Abdul
BAB I PENDAHULUAN A. LATAR BELAKANG Investasi merupakan penempatan sejumlah dana pada saat ini dengan harapan untuk memperoleh keuntungan di masa mendatang (Abdul Halim,2005:4). Menurut Tandelilin (2007:5)
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN 3.1 Analisis Pada bab 2, telah delaskan mengenai pemilihan negative cycle yang akan mengalami proses canceling tanpa menggunakan aturan-aturan tertentu. Dengan kondisi tersebut,
Guideline Naskah Jurnal Kesehatan Masyarakat Andalas (JKMA)
Guideline Naskah Jurnal Kesehatan Masyarakat Andalas (JKMA) Setiap Penulis yang akan mengajukan naskah artikel ke Jurnal Kesehatan Masyarakat Andalas (JKMA) harus membaca pedoman penulisan terlebih dahulu
PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS)
Maximize or Minimize Subject to: Z = f (x,y) g (x,y) = c S1 60 4 2 1 0 S2 48 2 4 0 1 Zj 0-8 -6 0 0 PENYELESAIAN MODEL LINEAR PROGRAMMING SECARA MATEMATIK (METODE SIMPLEKS) Prof. Dr. Ir. ZULKIFLI ALAMSYAH,
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISA DAN DESAIN SISTEM Pada bab ini akan dibahas mengenai Sistem Informasi Geografis Lokasi Toko Eiger di Kota Medan Berbasis Android yang meliputi analisa sistem yang sedang berjalan dan desain
MASALAH PENDISTRIBUSIAN BARANG MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER ANGGUN ARYANTI
MASALAH PENDISTRIBUSIAN BARANG MENGGUNAKAN PEMROGRAMAN LINEAR INTEGER ANGGUN ARYANTI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN
Siti et al., Penjadwalan Perkuliahan Berdasarkan Minimisasi Ketidaksukaan Tenaga Pendidik... 1
Siti et al., Penjadwalan Perkuliahan Berdasarkan Minimisasi Ketidaksukaan Tenaga Pendidik... 1 Penjadualan Perkuliahan Berdasarkan Minimisasi Ketidaksukaan Tenaga Pendidik Dengan Metode Integer Linear
III. METODE PENELITIAN. Objek dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Study ini menganalisis portofolio ke tiga aset yaitu saham, emas, dan
III. METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Study ini menganalisis portofolio ke tiga aset yaitu saham, emas, dan Sertifikat Bank Indonesia.. Harga